한 장씩 채점한 수학 시험 답안지
이것이 바로 데모입니다: 답안지 세 장, 문제 다섯 개, 시험지에 적힌 채점 기준. 학생마다 한 섹션씩, 문제별 맞고 틀림, 틀렸을 때 지목된 실수, 제안 점수와 한 줄 평가. 답안지 묶음마다 텍스트 노드를 하나씩 추가하세요.
AI로 학생 답안지 채점하기: 맞음, 틀림, 그 이유
캔버스에 올린 학생 답안지 PDF 한 장, 이를 처음부터 끝까지 읽는 두 개의 텍스트 노드: 하나는 답안지를 한 장씩 채점해 무엇이 맞고 무엇이 틀렸는지, 실수와 제안 점수를 알려주고, 다른 하나는 보충 학습 문제와 함께 학급 전체의 결과를 정리합니다. 데모에 사용된 답안지 세 장도 함께 제공됩니다. 전체 워크플로우는 계정 없이도 확인할 수 있습니다.
인터랙티브 데모
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이 워크플로 사용하기실제 워크플로우: 중학교 2학년 수학 시험 답안지 세 장을 PDF로 만들어 미디어 노드에 넣고, 두 개의 텍스트 노드에 연결합니다. 답안지별 채점은 Claude Sonnet 5, 학급 결과 정리는 GPT-5.5가 담당합니다. 표시된 텍스트는 모델이 생성한 답변 그대로이며 수정하지 않았습니다.
한눈에 보기
- 캔버스 구조
- 노드 4개, 연결선 2개
- 연결된 모델
- Claude Sonnet 5, GPT-5.5
- 전체 1회 실행 비용
- 약 10 크레딧, US$0.12 상당
답안지 한 무더기를 채점하려면 저녁 시간이 통째로 사라집니다. 타이핑되었거나 스캔된 답안지 PDF를 미디어 노드에 넣으면, 문서를 읽을 수 있는 모델로 설정된 텍스트 노드가 '분석할 이미지 또는 PDF' 포트를 통해 이를 받아들입니다. 지시문에는 동료 교사에게 부탁하듯 원하는 바를 적으면 됩니다: 과목, 맞고 틀림, 저지른 실수, 정정, 채점 기준에 따른 점수.
이번 데모는 중학교 2학년 수학 시험 답안지 세 장으로 시작합니다: 분수, 문자식 계산, 백분율, 거듭제곱, 방정식. Claude Sonnet 5를 사용하는 첫 번째 텍스트 노드가 답안지를 한 장씩 채점하고, GPT-5.5를 사용하는 두 번째 노드가 학급 전체 결과를 정리해 가장 흔한 실수와 그 원인, 다시 짚어야 할 개념, 정답이 달린 보충 문제 세 개를 제시합니다. 답안지에 일부러 심어둔 여섯 개의 오류는 모두 발견되었고, 2³ × 2² = 2⁶을 포함해 맞는 답이 틀린 것으로 처리된 경우는 없었습니다.
점수는 어디까지나 제안일 뿐입니다: 모델은 시험지에 적힌 채점 기준을 그대로 적용하며, 최종 결정은 선생님의 몫입니다. 가격은 문서 크기에 따라 제출 시점에 예약되고, 실제로 읽힌 토큰 수에 맞춰 조정됩니다. 노드 하나당 문서 세 개까지 사용할 수 있어, 시험지, 모범 답안, 학생 답안지를 따로따로 넣을 수 있습니다. 같은 방식이 요약할 보고서나 복습 자료로 만들 강의 자료에도 그대로 적용됩니다.
이렇게 하세요
- 1
답안지 PDF를 캔버스에 올려놓으세요
미디어 노드가 이를 받아들입니다. 타이핑된 답안지든 평평하게 스캔한 답안지든, 한 페이지에 답안지 하나든 여러 개든 상관없습니다: 모델이 문서 전체를 읽습니다. 노드 하나당 문서 세 개까지 사용할 수 있으므로 시험지나 모범 답안을 따로 넣을 수 있습니다.
- 2
문서를 읽는 텍스트 노드에 연결하세요
선택한 모델이 파일을 읽을 수 있으면 '분석할 이미지 또는 PDF' 포트가 나타납니다. 지시문을 작성하세요: 과목, 판단할 내용, 채점 기준, 원하는 형식. 데모에서는 문제마다 한 줄, 학생마다 한 섹션을 요청했습니다.
- 3
답안지별 채점 결과를 생성하세요
노드는 학생마다 한 섹션씩 결과를 돌려줍니다: 문제별 맞고 틀림, 틀렸을 때의 실수와 정정, 제안 점수, 평가 코멘트. 파일 크기에 따라 예약된 가격은 실제로 읽힌 내용에 맞춰 정산됩니다.
- 4
이어서 학급 전체 결과를 확인하세요
두 번째 노드가 같은 답안지를 읽고 다음 수업에 필요한 내용을 뽑아냅니다: 흔한 실수와 그 원인, 우선적으로 다시 다뤄야 할 개념, 정답이 달린 보충 문제. 텍스트를 복사하거나, 음성으로 듣고 싶다면 보이스오버 노드에 연결하세요.
변형과 활용 사례
같은 캔버스를 다른 목적에 맞게 조정한 버전들: 각 변형은 프롬프트 두세 줄만 바꾸면 됩니다.
작문이나 받아쓰기
학생의 글에 대해서는 항목별 판단을 요청하세요: 맞춤법, 문장 구조, 구성, 주제 부합 여부, 각 항목마다 답안지에서 인용한 두 문장과 함께. 모델은 스캔본에서 단어 단위로 오류를 정확히 세지는 못하지만, 가장 흔한 오류를 짚어내고 항목별 점수를 제안합니다.
객관식 시험이나 간단한 쪽지시험
모범 답안을 두 번째 문서로 연결하고, 학생별 정답 개수, 틀린 문제 목록, 그리고 각 문제마다 이를 틀린 학생 비율을 요청하세요. 노드 하나당 문서 세 개: 시험지, 모범 답안, 학생 답안지.
영어나 스페인어로 작성된 답안지
지시문은 프랑스어로 작성하고 답안지는 배우는 언어로 되어 있어도 됩니다: 문법과 어휘에 대한 피드백을 요청한 뒤, 학생의 생각과 수준을 그대로 유지하면서 수정한 버전을 요청하세요.
학생에게 전달하는 개별 피드백
채점 결과 출력에 연결된 세 번째 텍스트 노드는 각 섹션을 학생에게 직접 전하는 메시지 형태로 다시 작성합니다. 2인칭으로, 구체적이고 격려하는 어조로요. 복사해서 학교 플랫폼이나 학부모에게 보내는 메일에 붙여넣으세요.
음성으로 듣는 보충 수업
학급 결과 정리를 보이스오버 노드에 연결하세요: 보충 수업 내용을 들을 수 있고, 결석한 학생들에게 음성 파일로 나눠줄 수도 있습니다. 문제와 그 정답은 화면 표시용으로 텍스트에 그대로 남아 있습니다.
자주 하는 실수
지시문에 채점 기준을 빠뜨리는 경우
문제별 배점이 없으면 모델이 임의로 가중치를 정해버려 점수가 무의미해집니다. 시험지나 지시문에 채점 기준을 적어두세요, '1번 문제 4점, 2번 문제 5점' 식으로요. 데모에서는 시험지에 이미 인쇄되어 있습니다.
비뚤어지거나 어둡거나 흐릿한 스캔본
모델은 스캔본을 이미지로 읽습니다: 화면으로 봐도 알아보기 힘든 내용은 모델도 알아보지 못합니다. 평평하게, 최소 150dpi로, 한 페이지에 답안지 하나씩 스캔하세요.
채점을 소형 모델에 맡기는 경우
빠르고 저렴한 모델은 요약은 아주 잘하지만, 데모 답안지에서는 오답을 정답으로 세어 20점 만점을 제안했습니다. 채점에는 Claude Sonnet 5, GPT-5.5, Claude Opus 5 같은 최상급 모델을 사용하세요.
PDF 한 개에 답안지 40장을 몰아넣는 경우
가격은 파일 크기에 비례해 오르고, 답변도 그만큼 길어져 노드에서 다시 읽기 힘들어집니다. 답안지 10장씩 묶어 노드 하나에 하나씩 넣고, 묶음마다 또는 전체에 대해 학급 결과 정리를 진행하세요.
추천 모델
Claude Sonnet 5
GPT-5.5
Gemini 3.8 Flash자주 묻는 질문
어떤 모델이 답안지를 채점할 수 있나요?
문서를 읽을 수 있는 모델이면 됩니다: '분석할 이미지 또는 PDF' 포트가 이를 알려줍니다. 데모에서는 Claude Sonnet 5가 답안지 세 장의 열다섯 개 답을 단 하나의 오류도 없이 판단했고, GPT-5.5는 짧고 정확한 결과 보고서를 작성했습니다. 같은 답안지로 테스트한 빠르고 가벼운 소형 모델은 거듭제곱 문제의 오답을 정답으로 세어 20점 만점을 제안했습니다: 채점을 맡기려면 최상급 모델을 선택하세요.
스캔한 답안지도 읽을 수 있나요?
네, Claude와 Gemini는 각 페이지를 이미지로 읽습니다: 텍스트 레이어 없이 스캔한 데모용 답안지 세 장도 동일하게 채점되었습니다. GPT 계열 모델도 스캔본을 읽지만 그 안의 학생 이름을 언급하지 않고 익명 처리된 답안지로 결과를 돌려줍니다. 선명하고 반듯하며 조명이 좋은 스캔본은 원본과 다름없이 읽히지만, 화면으로 봐도 알아보기 힘든 글씨는 모델도 알아보지 못합니다.
점수를 신뢰할 수 있나요?
이는 시험지에 적힌 채점 기준과 문제별 배점에 따른 제안일 뿐입니다. 데모에서는 제안된 세 개의 점수가 모두 타당했지만, 최종 판단은 선생님의 몫입니다: 모델은 학생 개인도, 서술 방식에 대한 선생님의 기대치도 알지 못합니다. 애매한 답안지는 직접 다시 검토하세요.
답안지 한 묶음을 채점하는 데 비용은 얼마나 드나요?
가격은 PDF 크기와 모델 요금에 따라 결정됩니다: 파일 용량에 따라 시작 시점에 예약되고, 실제로 읽힌 토큰 수에 맞춰 조정됩니다. 데모용 답안지 세 장은 채점에 5크레딧, 결과 정리에 6크레딧이 들었습니다. 답안지 30장은 여러 개의 PDF로 나눠, 묶음마다 노드 하나씩 사용해 채점할 수 있습니다.
모델이 학생 이름을 볼 수 있나요?
텍스트 기반 PDF에서는 볼 수 있고, Claude나 Gemini가 읽는 스캔본에서도 마찬가지입니다. GPT 계열 모델은 스캔본의 손글씨 이름을 익명 처리해 '답안지 1, 답안지 2'로 돌려줍니다. 익명성을 원한다면 스캔 전에 답안지에 번호를 매기세요.
모범 답안을 함께 제공할 수 있나요?
네, 같은 포트에 두 번째 문서로 연결하면 됩니다: 노드 하나당 PDF 세 개까지 가능합니다. 이때 지시문에 '첨부된 모범 답안을 기준으로 각 답을 판단하라'고 적으면, 여러 표현이 허용되는 서술형 문제에서 특히 유용합니다.
학생들의 답안지는 보관되나요?
PDF는 가져온 이미지처럼 미디어 라이브러리에 저장되며, 생성을 실행하는 순간 모델 제공업체로 전송되고, 원하실 때 언제든 삭제할 수 있습니다. 이름이 적힌 답안지의 경우 학교의 규정을 따르고, 필요하다면 스캔 전에 이름을 가리거나 번호로 대체하세요.
어떤 과목에 사용할 수 있나요?
읽을 수 있는 모든 것: 수학, 국어, 역사, 외국어, 과학. 모델은 자신이 알고 있는 지식과, 첨부한 모범 답안이 있다면 그것을 기준으로 답을 판단합니다. 도표나 손으로 그린 그림의 경우 이미지 인식 능력이 작동합니다: Claude와 Gemini가 이를 인식하지만, 텍스트보다는 정확도가 떨어집니다.
점수표를 표 형태로 받을 수 있나요?
지시문에 요청하세요: '마지막에 학생 한 명당 한 줄로, 이름과 점수를 세미콜론으로 구분해 작성하라'고 적고, 결과를 스프레드시트에 붙여넣으세요. 텍스트 노드는 순수 텍스트를 돌려주고, 나머지는 스프레드시트가 처리합니다.